Acerca de este Curso

26,263 vistas recientes

Resultados profesionales del estudiante

33%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Aprox. 14 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Habilidades que obtendrás

StreamsSequential Pattern MiningData Mining AlgorithmsData Mining

Resultados profesionales del estudiante

33%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Aprox. 14 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano

ofrecido por

Logotipo de Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

Universidad de Illinois en Urbana-Champaign

Comienza a trabajar para obtener tu maestría

Este curso es parte del Master in Computer Science completamente en línea de Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Si eres aceptado en el programa completo, tus cursos cuentan para tu título.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

1 hora para completar

Course Orientation

1 hora para completar
1 video (Total 7 minutos), 3 lecturas, 1 cuestionario
1 video
3 lecturas
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Social Media10m
1 ejercicio de práctica
Orientation Quiz10m
4 horas para completar

Module 1

4 horas para completar
9 videos (Total 49 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
9 videos
1.2. Frequent Patterns and Association Rules5m
1.3. Compressed Representation: Closed Patterns and Max-Patterns7m
2.1. The Downward Closure Property of Frequent Patterns3m
2.2. The Apriori Algorithm6m
2.3. Extensions or Improvements of Apriori7m
2.4. Mining Frequent Patterns by Exploring Vertical Data Format3m
2.5. FPGrowth: A Pattern Growth Approach8m
2.6. Mining Closed Patterns3m
2 lecturas
Lesson 1 Overview10m
Lesson 2 Overview10m
2 ejercicios de práctica
Lesson 1 Quiz10m
Lesson 2 Quiz8m
Semana
2

Semana 2

1 hora para completar

Module 2

1 hora para completar
9 videos (Total 47 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
9 videos
3.2. Interestingness Measures: Lift and χ25m
3.3. Null Invariance Measures5m
3.4. Comparison of Null-Invariant Measures7m
4.1. Mining Multi-Level Associations4m
4.2. Mining Multi-Dimensional Associations2m
4.3. Mining Quantitative Associations4m
4.4. Mining Negative Correlations6m
4.5. Mining Compressed Patterns7m
2 lecturas
Lesson 3 Overview10m
Lesson 4 Overview10m
2 ejercicios de práctica
Lesson 3 Quiz10m
Lesson 4 Quiz8m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

Module 3

2 horas para completar
10 videos (Total 56 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
10 videos
5.2. GSP: Apriori-Based Sequential Pattern Mining3m
5.3. SPADE—Sequential Pattern Mining in Vertical Data Format3m
5.4. PrefixSpan—Sequential Pattern Mining by Pattern-Growth4m
5.5. CloSpan—Mining Closed Sequential Patterns3m
6.1. Mining Spatial Associations4m
6.2. Mining Spatial Colocation Patterns9m
6.3. Mining and Aggregating Patterns over Multiple Trajectories9m
6.4. Mining Semantics-Rich Movement Patterns3m
6.5. Mining Periodic Movement Patterns7m
2 lecturas
Lesson 5 Overview10m
Lesson 6 Overview10m
2 ejercicios de práctica
Lesson 5 Quiz10m
Lesson 6 Quiz8m
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

Week 4

5 horas para completar
9 videos (Total 98 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
9 videos
7.2. Previous Phrase Mining Methods10m
7.3. ToPMine: Phrase Mining without Training Data12m
7.4. SegPhrase: Phrase Mining with Tiny Training Sets14m
8.1. Frequent Pattern Mining in Data Streams19m
8.2. Pattern Discovery for Software Bug Mining12m
8.3. Pattern Discovery for Image Analysis6m
8.4. Advanced Topics on Pattern Discovery: Pattern Mining and Society—Privacy Issue13m
8.5. Advanced Topics on Pattern Discovery: Looking Forward4m
2 lecturas
Lesson 7 Overview10m
Lesson 8 Overview10m
2 ejercicios de práctica
Lesson 7 Quiz8m
Lesson 8 Quiz8m

Revisiones

Principales revisiones sobre PATTERN DISCOVERY IN DATA MINING

Ver todos los comentarios

Acerca de Programa especializado: minería de datos

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
minería de datos

Preguntas Frecuentes

  • El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:

    • es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
    • Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.